USN 환경에서의 센서는 일반적으로 많은 제약사항을 가지고 있다. 센서의 제한된 전원의 문제는 센서의 동작 수명과 관련된 것으로 최근의 연구들에서 중요 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 고도화되는 USN 환경에서 발생되는 다차원 스트림데이터를 수집하는데 있어서 센서의 전원 문제를 해결하고 데이터를 효율적으로 수집하기 위한 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 센서에 이상 이벤트를 정의하고 이상 이벤트에 해당하는 데이터를 수집하는 경우에만 데이터를 전송하도록 하여 센서의 통신 빈도를 줄여 센서의 전원 문제를 해결하고 스트림 데이터를 기호화 하여 처리함으로써 스트림 데이터를 효율적으로 수집할 수 있다.
수출입 관련 항만물류업무 처리의 효율화를 위해 1996년부터 도입된 EDI는 서류없이 각종 항만물류 및 통관업무를 효율적으로 처리하는데 큰 기여를 하고 있다. 그러나 기존의 방식은 VAN EDI 로써 폐쇄적인 VAN 망을 통하여 EDI VAN사업자가 사용자의 EDI문서를 관련 정부기관에 중계만을 하여 EDI문서에 나타난 각종 데이터의 누적을 통한 물류정보서비스는 제공되고 있지 않다. 한편, EDI를 수신한 각 정부기관에서는 필요한 물류요약정보를 얻기 위해 해당 EDI 문서에서 추출한 데이터를 저장하는 운영 데이터베이스에 접근하여 필요한 요약 정보를 리포트 형태로 프로그램하여 생성하고 있어 정보제공의 시간지연과 프로그램 업무의 과중 및 운영 데이터베이스에 대한 부하가 발생하고 있다. 본 논문의 목적은 이러한 상황에서 수출입 항만물류와 관련한 다차원 정보를 실시간제공하기 위한 데이터웨어하우스를 구축하는데 있다. 일반적으로 데이터웨어하우스는 운영데이터베이스로부터 다차원 구조의 데이터웨어하우스로 데이터를 추출, 전환, 복사함으로써 이루어지지만, 본 연구에서는 EDI 수신 기관의 운영데이터베이스보다 더 원천 데이터인EDI 문서로부터 데이터웨어하우스로 데이터 변환을 함으로써 항만물류 데이터웨어하우스의 데이터 추출 단계를 한 단계 줄였다. 현재 VAN EDI 방식은 그 폐쇄성과 비용 때문에 향후 인터넷을 이용한 XML/EDI로 기술 이전될 것이 예상되며 이러한 상황에서VAN EDI 포맷이 아닌 XML/EDI 문서로 부터 데이터웨어하우스로의 전환을 구현하였다. 본 연구에서는 관세청의 수출통관 EDI에 대해 이를 XML/EDI 로 XML 스키마를 정의하고 이로 생성된 XML 문서를 SQL 서버로 구현된 OLAP 용 데이터웨어하우스로 전환하였다. 본 연구를 통해 XML을 이용한 EDI체제에서 전자문서전송기능과 정보제공기능을 위한 데이터웨어하우스의 연동을 동해 EDI시스템을 다차원 의사결정정보 시스템과 통합하게 하여, 향후 인터넷 기반 XML/EDI 중계서비스에 있어 물류정보서비스도 원활하게 제공할 수 있게될 것으로 기대된다.
온라인 분석처리 시스템의 핵심 기술인 큐브를 효과적으로 산출하기 위한 많은 연구들이 이루어 졌다. 이러한 연구는 크게 온라인 분석처리 시스템의 결과 데이터를 저장하는 방식에 의해 MOLAP과 ROLAP으로 구분하여 이루어 졌다. 최근에 온라인 분석처리 시스템에서 큐브 산출에 대한 연구로 다중키 엑세스를 효율적으로 처리하는 다차원 파일 구조를 사용하여 집계 연산의 효율을 높이는 연구가 이루어졌다. 본 논문은 이러한 연구들을 바탕으로 다차원 파일 구조를 사용하여 효과적으로 큐브를 산출하고 결과 값을 미리 저장하는 일반적인 방법을 제안한다.
본 논문에서는 비디오 스트림 서버에서 의미 기반 검색을 가능하게 하기 위하여 대용량 스트림 데이터를 효과적으로 표현하고 저장하는 기법을 제시한다. 비디오 스트림 내의 각 프레임을 다차원 공간상의 점으로 사상함으로써 비디오 스트림은 다차원 시퀀스(multidimensional sequence)로 표현되고, 이 시퀀스는 다시 비디오 세그먼트로 분할된다. 분할된 세그먼트로부터 정적인 특성과 연속된 프레임의 움직임을 나타내는 트랜드 벡터(trend vector)등의 의미 정보를 추출하여 모델링 함으로서 스트림 데이터를 효과적으로 표현한다. 또한 제안된 기법은 효율적인 검색을 위하여 비디오 세그먼트를 인덱싱하고 저장하는 방법을 제공함으로써 공간 사용의 효율성을 높이고 신속한 검색을 가능하게 한다.
다차원 온라인 분석처리 시스템(MOLAP)에서 집계 연산은 중요한 기본 연산이다. 기존의 MOLAP 집계 연산은 다차원 배열구조를 기반으로 한 파일구조에 대해서 연구되어 왔다. 다차원 배열구조는 편중된 분포를 갖는 데이터에서는 잘 동작하지 못한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 편중된 분포에도 잘 동작하는 다차원 파일구조를 사용한 MOLAP 저장구조의 물리적 설계기법을 제안한다. 실험결과에 의하면 이차원 파일구조의 경우 집계 연산처리를 위한 저장구조의 성능이 일곱 배 이상까지 향상됨을 확인하였다. 삼차원 이상의 파일구조에 대해서는 더욱더 큰 성능향상이 예상된다. 이러한 성능의 향상은 제안된 MOLAP 저장구조의 물리적 설계기법이 매우 유용함을 나타내는 것이다.
최근 지리정보시스템, 움직임 객체관리시스템, 동영상/이미지 내용기반 검색시스템, 시계열 데이터베이스시스템과 같이 다차원 데이터를 이용하는 응용에 대한 관심이 고조되고 있다. 이 논문은 다차원의 특징벡터를 벡터 근사치로 표현한 후 색인 트리를 구성하여 검색의 효율을 높이는 VA(vector approximate)-트리를 제안한다. 이 논문에서 제안하는 VA-트리는 전체적인 색인구조의 저장공간을 줄이기 위해서 VA-파일의 벡터 근사치 개념을 이용하여 데이터량이 증가해도 검색 성능이 저하되지 않도록 하는 트리 형태의 구조를 갖는다. VA-트리는 MBR 기반의 색인구조이지만 MBR 간에 겹침이 발생하지 않는 분할방법을 사용하여 검색 효율을 높인다. 제안하는 색인구조와 기존의 여러 다차원 색인구조와의 성능 평가를 통해 제안하는 방법의 우수함을 보인다.
유비쿼터스 환경이 도래함에 따라 데이터 흐름이 신속하고 연속적으로 변화하고 있다. 이러한 스트림형태의 데이터는 데이터의 치명적 변화, 자주 발생하지 않는 패턴 등의 관점에서 데이터 분석을 필요로 하고 있다. 본 논문에서는 다단계의 추상화 데이터 분석이 용이한 다차원 분석에 기반하여 고정적인 공간활용만이 가능했던 기존 방식을 살펴본 후 이를 유동적으로 보완하여 공간 비용을 최소화 하면서 평균응답시간을 줄여주는 방법에 대해 논의한다. 또한 제안 방법의 시공간 비용을 수식으로 증명하고 기존 방법과의 비교 실험을 통하여 성능을 평가해 본다.
사용자에게 제공되고 있는 대부분의 시간 지리 정보 시스템은 소프트웨어 형태로 패키지화하여 제공되므로 과다한 구축비용과 재사용성의 문제점을 가지고 있다. 그리고 시간 지리 정보 시스템은 복잡하며 대용량인 특성을 가진 시공간 데이터를 처리해야만 한다. 따라서 시공간 데이터의 효율적인 관리 및 재사용성을 위해서 소프트웨어 부품화물 제공하는 컴포넌트 개발 방법론을 사용해야하며 시공간 데이터에 빠르게 접근하기 위한 인덱스 구조가 필요하다. 이 논문에서는 시공간 데이터를 효율적으로 관리하기 위하여 4차원 시공간 객체에 대한 인덱스를 컴포넌트 개발 방법론을 적용하여 설계하였다. 그리고 다차원 인덱스를 이용하는 4D 데이터 제공자를 COM 기반의 OLE DB 인터페이스를 이용하여 구현하고 성능을 평가하였다.
이 논문은 실시간 변화가 가능한 동적 그래픽스를 기반하며, 인간의 감성적 인식을 위해서 이미지 영상을 다차원 데이터의 그래픽 요소로 조작하는 시각화 표현 기법으로 연구되었다. 이 구현의 중요한 사상은 사람의 얼굴 특징 점과 기존의 화상 인식 알고리즘을 바탕으로 획득한 모수 제어 값을 다차원 데이터에 대응시켜 그 변화하는 수축 표정에 따라 감성 표현의 가상 이미지를 생성하는 이미지그래픽으로 표현한다. 제안된 DyFIG 시스템은 감성적인 표현을 할 수 있는 얼굴 그래픽의 모듈을 제안하고 구현하며, 조작과 실험을 통해 감성 데이터 표현 기술과 기법이 실현 가능함을 보인다.
개체들 사이의 관계를 저차원 공간에 매핑하는 다차원척도법을 수행하기 위한 다양한 방법과 알고리즘이 개발되어왔다. 그러나 PROXSCAL이나 ALSCAL과 같은 기존의 기법들은 50개 이상의 개체를 포함하는 데이터 집합을 대상으로 개체 간의 관계와 군집 구조를 시각화하는데 있어서 효과적이지 못한 것으로 나타났다. 이 연구에서 제안하는 군집 지향 척도법 CLUSCAL(CLUster-oriented SCALing)은 기존 방법과 달리 입력되는 데이터의 군집 구조를 고려하도록 고안되었다. 50명의 저자동시인용 데이터와 85개 단어의 동시출현 데이터에 대해서 적용해본 결과 제안한 CLUSCAL 기법은 군집 구조를 잘 식별할 수 있는 MDS 지도를 생성하는 유용한 기법임이 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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